AI 智能体中的目标设定定义了它们必须达成的目标，指导它们的行为和决策。没有明确的目标，AI 智能体就会缺乏方向，无法确定行动的优先级或衡量成功与否。例如，导航 AI 需要一个明确的目的地（例如，“在 10 分钟内到达 X 点”）来计算路线、避开障碍物并根据交通情况进行调整。同样，推荐系统的目标是最大化用户参与度或满意度，这决定了它如何筛选和排序内容。目标将抽象意图转化为可操作的任务，使智能体能够在复杂环境中按目标行事。
目标还决定了智能体如何分解问题和分配资源。复杂的任务通常需要分层规划——将高层目标分解为子目标。例如，送货机器人可能将“递送包裹 Y”分解为“定位包裹”、“规划路线”和“避免碰撞”等子目标。每个子目标都将智能体的传感器、算法和执行器导向特定任务。这种层次结构通过防止智能体陷入不相关的细节来确保效率。此外，目标的具体性会影响权衡：优先考虑安全而非速度的自动驾驶汽车会做出与优化效率的汽车不同的决策（例如，更慢的加速、更宽的转弯）。明确的目标有助于平衡相互冲突的优先级和约束。
最后，目标实现了适应性和学习能力。在动态环境中运行的智能体必须随着条件变化更新其策略。例如，旨在解决客户投诉的聊天机器人可能会根据用户反馈调整其对话策略，使其行为与客户满意度的总体目标保持一致。在强化学习中，目标与奖励函数相关联——智能体学习哪些行动能随着时间推移最大化累积奖励。一个被训练成“赢得比赛”的游戏 AI 会尝试不同的动作，通过试错来改进其策略。通过将目标与可衡量的结果联系起来，开发人员可以评估性能、调试故障并迭代改进智能体的设计。这种反馈循环确保智能体在任务或环境变化时保持有效。